#AI辅助学习

2周前

看到这条留言有感而发随手写了一点：为什么依赖“自驱”的学习这么难坚持？答案很简单：你没有获得持续的正反馈。所有依赖自驱的学习，想要有效果，都离不开两个核心引擎：正反馈和学习循环。 🆙 引擎一：正反馈（提供动力的“燃料”）正反馈，就是那些能让你“爽”到的点，是你坚持下去的核心动力。比如说： - 你写下 "Hello World"，代码真的运行输出了。 - 你写的一个小脚本，真的帮你节省了半小时的重复劳动。 - 你做的小软件，真的帮朋友解决了一个棘手的问题。这些，都是价值千金的正反馈。相反，什么是负反馈？比如说： - 花了一整天搭环境，最后还是跑不起来。 - 花了一个通宵调试，Bug 还是没找到。 - 精心写了很久的软件，压根没人用。人是无法靠意志力对抗持续的负反馈的。一直得不到正反馈，放弃才是最符合人性的选择。 ♻️ 引擎二：学习循环（内化技能的“发动机”）光有“爽感”还不够，那可能只是短暂的兴奋。想真正“学会”，你需要一个能不断运转的发动机，一个把知识内化为自己真正技能的完整闭环。拿学习编程来说，这个循环至少包含这三步： 1. 学习理论知识（学）这是基础。通过看书、视频、课程，学习算法、数据结构、设计模式等。这是你的“弹药库”。 2. 动手实践（练）这是最最最重要的部分。你必须去写代码、编译、运行、调试、修复错误，才能把抽象的概念具体化。为什么现在都强调“干中学”？因为你看再多游泳视频，不下水，你永远学不会游泳。很多人学不好编程，不是因为理论不懂，而是因为练得太少。 3. 解决真实问题（思） “练”一定会遇到问题。新手和高手的区别，就在于此。你必须经历分析问题 -> 尝试解决 -> 撞墙 -> 查资料 -> 解决问题的完整过程。人，只有在解决问题的挣扎中，才能真正积累经验，掌握知识。请注意：这一步，是 AI 无法替代的。 AI 可以帮你写出代码，但它无法帮你体验那个“从卡住到豁然开朗”的完整思考过程。这个经验，必须你自己去赚取。那些所谓的高手，不过就是这个循环跑得多了，积累了海量的“问题-解决方案”范式，仅此而已。关键：让“循环”产生“反馈” 现在我们把两个引擎连起来： > “学习循环”是产生“正反馈”的最佳途径。当你完整地跑完一次循环（比如，学了一个新框架，动手做出了个小功能，并解决了所有Bug），你获得的正反馈是巨大的！这种“我能行”的成就感，会给你充足的“燃料”，让你兴奋地开启下一次循环。如何打造你自己的“正反馈学习循环”？场景一：“简单模式”（在企业中）在企业里有个巨大的好处：你不需要自己找循环，公司会“喂”给你。 - 接任务（识别问题） - 了解需求（学习理论） - 动手开发（动手实践） - 联调测试（解决问题） - 上线发布（获得正反馈：任务完成/用户使用）而且，你身边有同事和导师。遇到问题，总有人帮你。如果你的 Leader 水平很高，能“刚刚好”给你安排那些“跳一跳才够得着”的活，你的成长会快到飞起。场景二：“困难模式”（独自摸索）如果你是一个人学习，情况会难很多，你必须刻意为自己设计这个循环。这里有几个关键建议： 1. 从 Side Project 开始，而且必须“小” 不要一上来就想做“一个 ChatGPT”。你的目标是快速获得正反馈。 - 一个自动签到的脚本。 - 一个批量处理图片的小工具。 - 一个帮你管理书单的简单网站。谨记：先去发现你或朋友身边的“真实需求”再动手，成功率最高。 2. 把 AI 当“领航员”，别当“代驾” AI 是革命性的工具，但它很容易中断你的学习循环。 ❌错误用法（代驾）： “帮我写一个xxx功能的代码。” -> 你只是复制粘贴，错过了“实践”和“解决问题”的环节。 ✅正确用法（领航员）： “我遇到了xx错误，可能是什么原因？” “我想实现xx功能，有哪几种方案对比？” 如果你只是让 AI 帮你完成，你永远无法真正掌握知识，循环没有跑通。 3. 用“费曼学习法”倒逼理论输入很多人“干中学”久了，会变成“野路子”，只知其然不知其所以然，很快会遇到瓶颈。怎么办？用“教”来倒逼“学”。把你项目中的思考、遇到的坑、解决方案，记录下来，尝试分享出去（写博客、做分享）。为了能给别人“讲明白”，你就必须去补习那些背后的理论知识，确保自己真的懂了。这，就是最高效的理论学习方式之一。 4. 别闷头造车，去社区“求助”和“帮助” 一个人学习，最怕卡在一个问题上几天都出不来，负反馈爆棚。 AI 能解决一部分，但很多复杂或特定领域的问题，还得靠人。我们这一代程序员成长时，都泡在 CSDN 论坛、Stack Overflow、知乎里。当你在社区里提问，得到解答，是正反馈；当你用你的经验去解答别人的问题，更是强烈的正反馈。真正的成长，从来不发生在看视频或者让 AI 写代码的舒适区里，而是来自“学习 -> 实践 -> 解决问题”这个完整、甚至有些痛苦的循环。可以从一个身边的小问题开始：动手去解决它，积累经验，获取正反馈！

#自驱学习 #正反馈 #学习循环 #AI辅助学习 #解决问题

Frank Wang 玉伯

2周前

YouMind 0.5 有三大产品特性： 1、资料收集整理：通过 Chrome 插件和 iOS 应用，可以便捷剪藏、搜索、上传各种资料。无论是网页、播客、视频还是文件，都可以通过 Pick 功能一键 Highlight 或添加笔记。 2、AI 辅助学习：随时可调用 GPT、Gemini、Claude 等一流模型，进行问答，或进一步搜索更多资料。还有社区提供的大量 Shortcuts，可快速调用各种 AI 能力。 3、有人味的创作：在 YouMind 里，不仅支持一键生成文档，更支持的是，结合你在学习过程中的 Highlight、笔记等记录，产出属于你的最终作品。作品可以是文档，也将支持播客，还有正在研发中的视频。 YouMind 期待能与你一起，大胆创作，不止于学。

#YouMind #AI辅助学习 #资料收集整理 #创作工具 #知识管理

澳洲护士卡子弟

3周前

我在高中的时候，某一次做题的时候，发现，哎哟，sin函数怎么有点像幂函数？然后我就设计了几个幂函数去逼近sin函数，最后以失败告终，后来读了大学才发现，哦，泰勒公式是吧？所以可以想象，ai时代，对于学有余力的孩子，必然会有非常大的帮助。

#高中数学 #sin函数 #幂函数 #泰勒公式 #AI辅助学习

1个月前

在未来十年，想要快速成长、抓住机遇，最核心的能力或许不是你已有的知识储备，而是持续学习的能力。就像在快速变化的森林里穿行，跑得快不如看得清、学得快，能不断适应新环境的人，才能走得更远。首先，得找到自己的“学习密码”——也就是适合自己的学习方式。有人喜欢边听边学，开车时听书、看纪录片能记住更多；有人看文字更专注，书本和文章能让他们理清逻辑；还有人动手做过一遍，才会真正理解，比如学编程时写几行代码，比单纯看教程更有效。就像不同的食材要不同的烹饪方法，学习也要找到最适合自己的“火候”，这样才能把知识“消化”得更好。其次，要学会“借工具”。现在的AI就像一个贴心的学习助手，它能把复杂的知识变成你喜欢的形式。比如一本厚厚的专业书，你不喜欢看文字，AI可以帮你转换成音频，让你在通勤时“听”懂；如果是历史知识，它能做成互动问答，像玩游戏一样帮你记住重要的时间和事件；如果是技能类知识，比如怎么用新软件，AI还能生成步骤清晰的操作指南，连截图和动画都有。善用这些工具，就像给学习装上“加速器”，让知识以更轻松的方式进入你的大脑。但光“学”还不够，关键是“用”。就像学游泳，光看教程、在岸上比划，永远也游不起来。学了新东西，要立刻找机会用起来：学了沟通技巧，就试着在团队会议上更清晰地表达；学了时间管理方法，就马上调整自己的日程表。哪怕只是在小事上用一次，比如用新学的方法整理办公桌，也能帮你加深理解，发现哪里没掌握好，再回去针对性地学。最后，学习是个“循环”，不是一次性的事。今天学会的东西，过一周可能就忘了大半，这很正常。所以要不断重复：看完一个知识点，过几天回顾一遍；用了新方法遇到问题，再查资料解决；遇到新挑战时，想想之前学的哪些知识能用上。就像种一棵树，需要浇水、施肥、修剪，学习也是这样，不断重复、不断实践，才能让知识真正长在自己身上，成为能力。说到底，学习能力不是天生的，而是练出来的。找到自己的节奏，用好身边的工具，大胆去尝试、去应用，然后在这个循环里不断迭代。当你能比别人学得更快、用得更活，机会自然会向你走来。未来十年，谁能把学习变成习惯，谁就能在变化中始终站在前面。

#持续学习 #AI辅助学习 #知识应用 #学习方法 #适应变化

1个月前

如果说有什么最值得付费购买的知识或者技能，应该是：可以学会任何事物的能力元认知能力、元学习能力只需要和 AI 聊个半小时，就可以入门任何领域的能力（只是这样的产品，在商业上很难成立）曾经的，上学 18 年然后再去找工作，这个只适合静态的社会，不适合动态的社会 18 年后最热门的那个工种，现在还不存在于地球上，你上学有啥用一个大四学生，7 月份大学毕业，某大公司 8 月份发布一个王炸产品，然后这个大学生 9 月份就失业了只有可随时迁移到另外一个工作、另外一个行业的元能力才有价值「我是 xx 专业的」、「我本科是学 xxx 的」这种表述以后会出现在喜剧电影里，被下一个时代的人当笑话讲

#元认知能力 #元学习能力 #快速学习 #AI辅助学习 #未来职业

DN-Samuel 🧑‍💻

1个月前

现在大学应该这样，所有课上来就考试，可以用AI，通过了就不用再上了

#大学教育 #AI辅助学习 #考试改革 #自主学习 #通过制

3个月前

AI写代码容易，看懂它写的却难。拿AI当学习助手也一样：有工具不等于学得会。线性代数的课本汗牛充栋，真学进去的没几个。所以，怎么用AI带人学，是一门手艺。这手艺，我看得跟文科大佬学。

#AI学习 #代码理解难度 #线性代数学习 #AI辅助学习 #文科学习方法

3个月前

生活在了最好时代，有了AI的协助，学习和记忆越来越便捷。 vibe coding了一个db storage engine, 目的是尽量搞懂bplus tree如何存储db数据，数据结构不复杂，但是如何存储到文件系统，反向如何加载到内存一直没彻底搞清楚。另外又vibe coding了数据结构可视化。

#AI辅助学习 #B+树存储 #数据结构可视化 #Vibe Coding #积极

3个月前

都在聊自学计算机编程，其实我也是自学的最早是学习C++编程语言入行的，后面才去做iOS开发，个人觉得计算机编程根本就不需要老师教需要的只是时间，现在有AI学起来就更快了但是现在学计算机编程是无法享受到红利的，这点要明确老鸟都找不到工作，你自学的新手还想找到高薪的工作嘛？对此我很怀疑如果是玩一玩，还是可以的，作为职业，我并不赞成哈当然，这是我的个人意见

#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 151 条信息

#自学编程 #C++ #iOS开发 #就业难 #AI辅助学习

3个月前

额… 计算机自学不是理所应当的吗？早在 25 年前，搜索引擎都还非常早期的年代，我就自学了前后端，服务器运维数据库优化等等等，靠这些创立了 VeryCD，修改编译了自己的 eMule 版本。不止我，当年的大部分同行，加入公司的大部分同事，都是靠自学的。今天他们很多都成为了成功的创业者，和各个公司内的核心高管。今天有了 AI，全世界最博学、最勤奋、态度最好的老师就在身边。自学起来比25年前简单太多了！连我都膨胀了，又重新开始学编程了😅

#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 151 条信息

#计算机自学 #VeryCD #eMule #AI辅助学习 #编程

4个月前

前段时间我推理出一个非常重要的结论，尤其是对 Ty 兄这类深度探索者来说。我完全认同他的感受：当外界无回应时，就转向内在。但还有一点更关键—— 只要结构是对的，就一定会有回应。哪怕曲高和寡，哪怕延迟反馈，真正结构对称的人一定能感知到。至于那些说“看不懂”的？说实话，我一直很疑惑——你看不懂，是你的问题，怎么就成了我的问题了？看不懂就多学一点，这年头还有 AI 可以帮你拆解。如果你还是看不懂，那就是结构不同构；如果你根本不愿学，那连成为潜在同构者的机会都没有，那就更无所谓了。我的内容不是为了谁“能看懂”而写，而是为了寻找结构同频者而发。

#结构同频 #深度探索 #内在探索 #结构对称 #AI辅助学习

7个月前

凯恩要参加英文辩论赛，在录英文陈述。我用AI在帮他提高，方法如下：1）用Claude 3.7把英文稿所有需要重读的地方强调出来，这是中国孩子说英文的主要问题之一。2）用迅飞文书听写他的英文读音，一旦AI识别错了，他就得改到AI能准确识别。这样1个小时下来，水平提升很大。

#凯恩 #英文辩论赛 #AI辅助学习 #英语发音 #语言学习技术